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s/kl/Tl/gi

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_059140331: Hünenpforte

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_059140331 (Hünenpforte)

Grundwassermessstelle DEGM_DENW_040071005: 0 07 100 - HS 115

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_DENW_040071005 (0 07 100 - HS 115)

Grundwassermessstelle DEGM_39390015: Hagendorf

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_39390015 (Hagendorf)

Einzelbaum Kronenumringe aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, zweidimensionalen Baumkronenumringe ("Baumkronenpolygone") von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format als Original und zur Reduzierung der Dateigröße als Variante mit generalisierten Baumkronenpolygonen unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtiger Hinweis: In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet.

Einzelbaum Stammpositionen aus Luftbildern (2021) Wuppertal

Der Datensatz umfasst die automatisiert aus Luftbildern (Aufnahmezeitpunkte 30. März und 01./02. Juni 2021) abgeleiteten, punktförmigen Stammpositionen von rund 894.000 Bäumen im Stadtgebiet von Wuppertal, ausgeführt durch die EFTAS Fernerkundung Technologietransfer GmbH aus Münster im Rahmen der Forschungskooperation DigiTalZwilling4D innerhalb des Förderprojektes smart.wuppertal / DigiTal Zwilling mit dem in dieser Kooperation entwickelten Verfahren "twin4tree". Hierbei wurde das normalisierte Digitale Oberflächenmodell (nDOM) von Geobasis NRW (Jahrgang 2021) als Höhenmodell verwendet. Um keine Gebäude oder Bauwerke als Baum zu identifizieren, wurden für das Vegetationshöhenmodell nur Bereiche des nDOM innerhalb einer Baummaske berücksichtigt, die zuvor über eine Klassifikation der o. g. Luftbilder mit dem KI-Verfahren "Cop4ALL" erzeugt wurde. Die einzelnen Bäume wurden darin über ein Template-Matching-Verfahren identifiziert, bei dem variable 3D-Schablonen (sphärische und gaußförmige Form für Laubbäume, parabolische, hyperbolische und konische Form für Nadelbäume) über das Vegetationshöhenmodell gelegt werden. Den so gefundenen Baumstandorten wurden mittels einer Segmentierung des Vegetationshöhenmodells Baumkronen zugeordnet, deren senkrechte Projektion auf den Boden zweidimensionale Baumkronenpolygone ergab. Die Stammposition eines Baumes wurde im geometrischen Schwerpunkt seines Baumkronenpolygons angenommen. Der Datensatz ist im GeoPackage-Format unter der Open-Data-Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Wichtige Hinweise: (1) In dichten Baumbeständen ist die Identifikation einzelner Bäume aufgrund von zusammenwachsenden Baumkronen ("Kronenschluss") erschwert. Auch sogenannte "beherrscht stehende Individuen" unterhalb der aus der Luft sichtbaren Baumkronen lassen sich mit dem twin4tree-Verfahren nicht eindeutig erkennen. Daher unterschätzt das Verfahren die Anzahl von Bäumen in diesen Bereichen deutlich. Aus stichprobenhaften Zählungen in einigen Waldbereichen wurde ein durchschnittlicher Korrekturfaktor von 1,6 abgeleitet. (2) Die genauen Stammpositionen können aus optischen Fernerkundungsdaten nicht bestimmt werden. Die als Stammpositionen angegebenen Schwerpunkte der Baumkronenpolygone sind Näherungswerte.

Grundwassermessstelle _Z: Heimfeld

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle _Z (Heimfeld)

Grundwassermessstelle DEGM_41342108: Wilsleben

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_41342108 (Wilsleben)

INSPIRE-WFS SL Boden ALKIS - Abgeleitetes Bodenobjekt - OGC WFS Interface

Dieser Dienst stellt für das INSPIRE-Thema Boden aus ALKIS umgesetzte Daten bereit.:Eine Objekatart zur Darstellung von Geo-Objekten [räumlichen Objekten] mit einer bodenbezogenen Eigenschaft, die aus einer oder mehreren Bodeneigenschaften und möglicherweise nicht-bodenbezogenen Eigenschaften abgeleitet wurden.

Grundwassermessstelle DEGM_45360007: Steuden

Stammdaten und Analysedaten zu den Grundwassermessstellen im EUA-Messnetz: Messtelle DEGM_45360007 (Steuden)

Renaturierung von Mooren der nemoralen Zone unter Bedingungen variabler Wasserverfügbarkeit und -qualität

Die Funktionen von Mooren in Wasser- und Elementkreisläufen, als Kohlenstoffspeicher und in der Bewahrung der Biodiversität sind zunehmend im Fokus wissenschaftlicher und öffentlicher Debatte. Insbesondere im Verlauf des Klimawandels sind renaturierte Hochmoore Klimaextremen ausgesetzt, zum Beispiel Dürren, mit Langzeiteffekten für Boden und Pflanzengemeinschaften, und somit auch für den Kohlenstoffkreislauf. Der Klimawandel erschwert damit zusätzlich die Hochmoorrenaturierung zu bereits vorhandenen Grenzen. Damit verbunden ist ein unzureichender Wissensstand bezüglich potentieller Indikatoren für Degradation und Renaturierungserfolge, z.B. die Dynamiken und Bilanzen von Gasflüssen, Biodiversitätsniveaus oder Wasserbilanzen. Moordegradierung verändert die Wasserspeicherfähigkeit und reduziert die Fähigkeit Wasserschwankungen abzupuffern, was die Renaturierung weiter beeinflusst. Paläoökologische Daten erlauben Schlussfolgerungen über Feuchtebedingungen für Torfwachstum und potentielle Resilienz gegenüber in der Vergangenheit aufgetretenen Schwankungen der Umweltbedingungen. Somit können aus ihnen Grundlageninformationen abgeleitet werden, die helfen Renaturierungsziele zu formulieren, aber auch mögliche Einschränkungen aufzeigen. Der voranschreitenden Klimawandel mit häufigen auftretenden Hitzewellen und Dürren bedeutet insbesondere für die Re-Etablierung von Hochmoorvegetation eine ernste Bedrohung, die auf nährstoffarmes Niederschlagswasser angewiesen ist. Das Projekt verbindet Schlüsselmethoden von verwandten Disziplinen in bisher nicht gekannter Weise: In Unterprojekten behandeln wir i) die paläoökologische Rekonstruktion von Referenzbedingungen und Indikatoren für Degradation, ii) aktuelle Hydrologie, Niveaus von Biodiversität, Mikrobielle Gemeinschaften, iii) CO2 und CH4 Bilanzen mit Hauben- und Eddy-Covariance Technik und vorhandenen Langzeitdaten, iv) neuste Fernerkundungsmethoden inklusive dem Upscaling von Plotniveau bis auf das Landschaftsniveau, unterstützt von künstlicher Intelligenz, v) Negative Auswirkungen und Wechselbeziehungen zwischen Biodiversität, Kohlenstoffbilanzen, Treibhausgasemissionen und Resilienz wenn Zielniveaus nicht erreicht werden können, vi) Wissenstransfer in enger Zusammenarbeit mit Torfindustrie, Naturschutzakteuren, Akteuren der Land- und Wasserwirtschaft und der Administration.Wir untersuchen erstmalig Hochmoorrenaturierungsverläufe basierend auf neusten Bewertungsmethoden der Paläoökologie und Biogeochemie von Torfproben und ordnet diese Daten in einen landschaftsökologischen Kontext ein, um mit leistungsstarken Fernerkundungswerkzeugen das zukünftige Monitoring von degradierten und renaturierten Hochmoorflächen zu ermöglichen. Die enge Verbindung der Arbeitspakete und die Anwendung von in der Renaturierungsökologie wenig betrachteter Daten machen dieses Projekt innovativ und lassen wichtige Ergebnisse erwarten für die Hochmoorrenaturierung unter sich verändernden hydro-klimatischen Bedingungen.

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